diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md
index d4870710a24a3c17a997a603b34d447ce8f9f0bd..30fd1c28f2abe95d30fa5b15b7764c70c4834031 100755
--- a/README_ch.md
+++ b/README_ch.md
@@ -8,7 +8,8 @@ PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
 - 静态图版本：develop分支
 
 **近期更新**
-- 2021.2.1 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数162个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
+- 2021.2.22 [FAQ](./doc/doc_ch/FAQ.md)新增5个高频问题，总数172个，每周一都会更新，欢迎大家持续关注。
+- 2021.2.8 正式发布PaddleOCRv2.0(branch release/2.0)并设置为推荐用户使用的默认分支. 发布的详细内容，请参考: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/releases/tag/v2.0.0
 - 2021.1.26,28,29 PaddleOCR官方研发团队带来技术深入解读三日直播课，1月26日、28日、29日晚上19:30，[直播地址](https://live.bilibili.com/21689802)
 - 2021.1.21 更新多语言识别模型，目前支持语种超过27种，[多语言模型下载](./doc/doc_ch/models_list.md)，包括中文简体、中文繁体、英文、法文、德文、韩文、日文、意大利文、西班牙文、葡萄牙文、俄罗斯文、阿拉伯文等，后续计划可以参考[多语言研发计划](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/1048)
 - 2020.12.15 更新数据合成工具[Style-Text](./StyleText/README_ch.md)，可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果明显提升。
@@ -104,7 +105,7 @@ PaddleOCR同时支持动态图与静态图两种编程范式
 - FAQ
     - [【精选】OCR精选10个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
     - [【理论篇】OCR通用32个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
-    - [【实战篇】PaddleOCR实战110个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
+    - [【实战篇】PaddleOCR实战130个问题](./doc/doc_ch/FAQ.md)
 - [技术交流群](#欢迎加入PaddleOCR技术交流群)
 - [参考文献](./doc/doc_ch/reference.md)
 - [许可证书](#许可证书)
diff --git a/deploy/cpp_infer/readme.md b/deploy/cpp_infer/readme.md
index b563ecf48c2aba03e25a03ae0328c244bb900356..f81d9c75e93808b81f0659ccf46b629091b2c9fb 100644
--- a/deploy/cpp_infer/readme.md
+++ b/deploy/cpp_infer/readme.md
@@ -1,6 +1,8 @@
 # 服务器端C++预测
 
-本教程将介绍在服务器端部署PaddleOCR超轻量中文检测、识别模型的详细步骤。
+本章节介绍PaddleOCR 模型的的C++部署方法，与之对应的python预测部署方式参考[文档](../../doc/doc_ch/inference.md)。
+C++在性能计算上优于python，因此，在大多数CPU、GPU部署场景，多采用C++的部署方式，本节将介绍如何在Linux\Windows (CPU\GPU)环境下配置C++环境并完成
+PaddleOCR模型部署。
 
 
 ## 1. 准备环境
diff --git a/deploy/cpp_infer/readme_en.md b/deploy/cpp_infer/readme_en.md
index 41c764bc18a69965da6ad2ea521f438840c286e6..8a0bd62ecc6bf617c6e2954d1080bf97a6582acd 100644
--- a/deploy/cpp_infer/readme_en.md
+++ b/deploy/cpp_infer/readme_en.md
@@ -1,7 +1,9 @@
 # Server-side C++ inference
 
-
-In this tutorial, we will introduce the detailed steps of deploying PaddleOCR ultra-lightweight Chinese detection and recognition models on the server side.
+This chapter introduces the C++ deployment method of the PaddleOCR model, and the corresponding python predictive deployment method refers to [document](../../doc/doc_ch/inference.md).
+C++ is better than python in terms of performance calculation. Therefore, in most CPU and GPU deployment scenarios, C++ deployment is mostly used.
+This section will introduce how to configure the C++ environment and complete it in the Linux\Windows (CPU\GPU) environment
+PaddleOCR model deployment.
 
 
 ## 1. Prepare the environment
diff --git a/deploy/cpp_infer/tools/config.txt b/deploy/cpp_infer/tools/config.txt
index e185377e2f2c9cbd5c1d8ed09ba43df9c41c05d2..24e4ef0de7d844ba4bd6c11f2cba08766c0e5ddf 100644
--- a/deploy/cpp_infer/tools/config.txt
+++ b/deploy/cpp_infer/tools/config.txt
@@ -9,7 +9,7 @@ use_mkldnn 0
 max_side_len  960
 det_db_thresh  0.3
 det_db_box_thresh  0.5
-det_db_unclip_ratio  2.0
+det_db_unclip_ratio  1.6
 det_model_dir  ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/
 
 # cls config
diff --git a/deploy/hubserving/ocr_det/params.py b/deploy/hubserving/ocr_det/params.py
index 132158904d44a5a45600e6cfc9cd3e565ddcef0b..7be88e9bc6673fadfce19a281de4ba4d2b235fd2 100755
--- a/deploy/hubserving/ocr_det/params.py
+++ b/deploy/hubserving/ocr_det/params.py
@@ -20,7 +20,8 @@ def read_params():
     #DB parmas
     cfg.det_db_thresh = 0.3
     cfg.det_db_box_thresh = 0.5
-    cfg.det_db_unclip_ratio = 2.0
+    cfg.det_db_unclip_ratio = 1.6
+    cfg.use_dilation = False
 
     # #EAST parmas
     # cfg.det_east_score_thresh = 0.8
diff --git a/deploy/hubserving/ocr_system/params.py b/deploy/hubserving/ocr_system/params.py
index add466668eee0be1e1674fce5f5a07c24c0c5e3f..bd56dc2e8fc05309e27227d25975dc784a17c2cf 100755
--- a/deploy/hubserving/ocr_system/params.py
+++ b/deploy/hubserving/ocr_system/params.py
@@ -20,7 +20,8 @@ def read_params():
     #DB parmas
     cfg.det_db_thresh = 0.3
     cfg.det_db_box_thresh = 0.5
-    cfg.det_db_unclip_ratio = 2.0
+    cfg.det_db_unclip_ratio = 1.6
+    cfg.use_dilation = False
 
     #EAST parmas
     cfg.det_east_score_thresh = 0.8
diff --git a/doc/doc_ch/FAQ.md b/doc/doc_ch/FAQ.md
index 2026e7a087338c06fd2d951c23a8b91edd445e23..a54afc1914d97aa27b9dce767546b354f44966c7 100755
--- a/doc/doc_ch/FAQ.md
+++ b/doc/doc_ch/FAQ.md
@@ -9,38 +9,56 @@
 
 ## PaddleOCR常见问题汇总(持续更新)
 
-* [近期更新（2021.2.1）](#近期更新)
+* [近期更新（2021.2.22）](#近期更新)
 * [【精选】OCR精选10个问题](#OCR精选10个问题)
 * [【理论篇】OCR通用32个问题](#OCR通用问题)
   * [基础知识7题](#基础知识)
   * [数据集7题](#数据集2)
   * [模型训练调优18题](#模型训练调优2)
-* [【实战篇】PaddleOCR实战120个问题](#PaddleOCR实战问题)
-  * [使用咨询38题](#使用咨询)
+* [【实战篇】PaddleOCR实战125个问题](#PaddleOCR实战问题)
+  * [使用咨询43题](#使用咨询)
   * [数据集18题](#数据集3)
   * [模型训练调优30题](#模型训练调优3)
-  * [预测部署34题](#预测部署3)
+  * [预测部署39题](#预测部署3)
 
 
 <a name="近期更新"></a>
-## 近期更新（2021.2.1）
+## 近期更新（2021.2.22）
 
-#### Q3.2.18: PaddleOCR动态图版本如何finetune？
-**A**：finetune需要将配置文件里的 Global.load_static_weights设置为false，如果没有此字段可以手动添加，然后将模型地址放到Global.pretrained_model字段下即可。
+#### Q3.1.42: 训练识别任务的时候，在CPU上运行时，报错`The setting of Parameter-Server must has server_num or servers`。
 
+**A**：这是训练任务启动方式不对造成的。
 
-#### Q3.3.29: 微调v1.1预训练的模型，可以直接用文字垂直排列和上下颠倒的图片吗？还是必须要水平排列的？
-**A**：1.1和2.0的模型一样，微调时，垂直排列的文字需要逆时针旋转 90° 后加入训练，上下颠倒的需要旋转为水平的。
+1. 在使用CPU或者单块GPU训练的时候，可以直接使用`python3 tools/train.py -c xxx.yml`的方式启动。
+2. 在使用多块GPU训练的时候，需要使用`distributed.launch`的方式启动，如`python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c xxx.yml`，这种方式需要安装NCCL库，如果没有的话会报错。
 
-#### Q3.3.30: 模型训练过程中如何得到 best_accuracy 模型？
-**A**：配置文件里的eval_batch_step字段用来控制多少次iter进行一次eval，在eval完成后会自动生成 best_accuracy 模型，所以如果希望很快就能拿到best_accuracy模型，可以将eval_batch_step改小一点(例如，10)。
+#### Q3.1.43：使用StyleText进行数据合成时，文本(TextInput)的长度远超StyleInput的长度，该怎么处理与合成呢？
 
-#### Q3.4.33: 如何多进程运行paddleocr？
-**A**：实例化多个paddleocr服务，然后将服务注册到注册中心，之后通过注册中心统一调度即可，关于注册中心，可以搜索eureka了解一下具体使用，其他的注册中心也行。
 
+**A**：在使用StyleText进行数据合成的时候，建议StyleInput的长度长于TextInput的长度。有2种方法可以处理上述问题：
+
+1. 将StyleInput按列的方向进行复制与扩充，直到其超过TextInput的长度。
+2. 将TextInput进行裁剪，保证每段TextInput都稍短于StyleInput，分别合成之后，再拼接在一起。
+
+实际使用中发现，使用第2种方法的效果在长文本合成的场景中的合成效果更好，StyleText中提供的也是第2种数据合成的逻辑。
+
+
+#### Q3.4.37: 在windows上进行cpp inference的部署时，总是提示找不到`paddle_fluid.dll`和`opencv_world346.dll`，
+**A**：有2种方法可以解决这个问题：
+
+1. 将paddle预测库和opencv库的地址添加到系统环境变量中。
+2. 将提示缺失的dll文件拷贝到编译产出的`ocr_system.exe`文件夹中。
+
+
+#### Q3.4.38：想在Mac上部署，从哪里下载预测库呢？
+
+**A**：Mac上的Paddle预测库可以从这里下载：[https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/mac/2.0.0/cpu_avx_openblas/paddle_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/mac/2.0.0/cpu_avx_openblas/paddle_inference.tgz)
+
+
+#### Q3.4.39：内网环境如何进行服务化部署呢？
+
+**A**：仍然可以使用PaddleServing或者HubServing进行服务化部署，保证内网地址可以访问即可。
 
-#### Q3.4.34: 2.0训练出来的模型，能否在1.1版本上进行部署？
-**A**：这个是不建议的，2.0训练出来的模型建议使用dygraph分支里提供的部署代码。
 
 <a name="OCR精选10个问题"></a>
 ## 【精选】OCR精选10个问题
@@ -482,6 +500,37 @@ StyleText的用途主要是：提取style_image中的字体、背景等style信
 
 **A**：Paddle版本问题，请安装2.0版本Paddle：pip install paddlepaddle==2.0.0。
 
+#### Q3.1.39: 字典中没有的字应该如何标注，是用空格代替还是直接忽略掉？
+
+**A**：可以直接按照图片内容标注，在编码的时候，会忽略掉字典中不存在的字符。
+
+#### Q3.1.40: dygraph、release/2.0-rc1-0、release/2.0 这三个分支有什么区别？
+
+**A**：dygraph是动态图分支，并且适配Paddle-develop，当然目前在Paddle2.0上也可以运行，新特性我们会在这里更新。
+release/2.0-rc1-0是基于Paddle 2.0rc1的稳定版本，release/2.0是基于Paddle2.0的稳定版本，如果希望版本或者代
+码稳定的话，建议使用release/2.0分支，如果希望可以实时拿到一些最新特性，建议使用dygraph分支。
+
+#### Q3.1.41: style-text 融合模块的输入是生成的前景图像以及背景特征权重吗？
+
+**A**：目前版本是直接输入两个图像进行融合的，没有用到feature_map，替换背景图片不会影响效果。
+
+#### Q3.1.42: 训练识别任务的时候，在CPU上运行时，报错`The setting of Parameter-Server must has server_num or servers`。
+
+**A**：这是训练任务启动方式不对造成的。
+
+1. 在使用CPU或者单块GPU训练的时候，可以直接使用`python3 tools/train.py -c xxx.yml`的方式启动。
+2. 在使用多块GPU训练的时候，需要使用`distributed.launch`的方式启动，如`python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c xxx.yml`，这种方式需要安装NCCL库，如果没有的话会报错。
+
+#### Q3.1.43：使用StyleText进行数据合成时，文本(TextInput)的长度远超StyleInput的长度，该怎么处理与合成呢？
+
+
+**A**：在使用StyleText进行数据合成的时候，建议StyleInput的长度长于TextInput的长度。有2种方法可以处理上述问题：
+
+1. 将StyleInput按列的方向进行复制与扩充，直到其超过TextInput的长度。
+2. 将TextInput进行裁剪，保证每段TextInput都稍短于StyleInput，分别合成之后，再拼接在一起。
+
+实际使用中发现，使用第2种方法的效果在长文本合成的场景中的合成效果更好，StyleText中提供的也是第2种数据合成的逻辑。
+
 <a name="数据集3"></a>
 ### 数据集
 
@@ -576,6 +625,7 @@ StyleText的用途主要是：提取style_image中的字体、背景等style信
 #### Q3.2.18: PaddleOCR动态图版本如何finetune？
 **A**：finetune需要将配置文件里的 Global.load_static_weights设置为false，如果没有此字段可以手动添加，然后将模型地址放到Global.pretrained_model字段下即可。
 
+
 <a name="模型训练调优3"></a>
 
 ### 模型训练调优
@@ -889,3 +939,32 @@ Paddle2ONNX支持转换的[模型列表](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2
 
 #### Q3.4.34: 2.0训练出来的模型，能否在1.1版本上进行部署？
 **A**：这个是不建议的，2.0训练出来的模型建议使用dygraph分支里提供的部署代码。
+
+#### Q3.4.35: 怎么解决paddleOCR在T4卡上有越预测越慢的情况？
+**A**：
+1. T4 GPU没有主动散热，因此在测试的时候需要在每次infer之后需要sleep 30ms，否则机器容易因为过热而降频(inference速度会变慢)，温度过高也有可能会导致宕机。
+2. T4在不使用的时候，也有可能会降频，因此在做benchmark的时候需要锁频，下面这两条命令可以进行锁频。
+```
+nvidia-smi -i 0 -pm ENABLED
+nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1590 -i 0
+```
+
+#### Q3.4.36: DB有些框太贴文本了反而去掉了一些文本的边角影响识别，这个问题有什么办法可以缓解吗？
+
+**A**：可以把后处理的参数unclip_ratio适当调大一点。
+
+#### Q3.4.37: 在windows上进行cpp inference的部署时，总是提示找不到`paddle_fluid.dll`和`opencv_world346.dll`，
+**A**：有2种方法可以解决这个问题：
+
+1. 将paddle预测库和opencv库的地址添加到系统环境变量中。
+2. 将提示缺失的dll文件拷贝到编译产出的`ocr_system.exe`文件夹中。
+
+
+#### Q3.4.38：想在Mac上部署，从哪里下载预测库呢？
+
+**A**：Mac上的Paddle预测库可以从这里下载：[https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/mac/2.0.0/cpu_avx_openblas/paddle_inference.tgz](https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/mac/2.0.0/cpu_avx_openblas/paddle_inference.tgz)
+
+
+#### Q3.4.39：内网环境如何进行服务化部署呢？
+
+**A**：仍然可以使用PaddleServing或者HubServing进行服务化部署，保证内网地址可以访问即可。
diff --git a/doc/doc_ch/inference.md b/doc/doc_ch/inference.md
index 0daddd9bb02d41c139f1f16b1fcd81c03f43f6ac..7968b355ea936d465b3c173c0fcdb3e08f12f16e 100755
--- a/doc/doc_ch/inference.md
+++ b/doc/doc_ch/inference.md
@@ -2,10 +2,11 @@
 # 基于Python预测引擎推理
 
 inference 模型（`paddle.jit.save`保存的模型）
-一般是模型训练完成后保存的固化模型，多用于预测部署。训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的是模型的参数，多用于恢复训练等。
-与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合与实际系统集成。
+一般是模型训练，把模型结构和模型参数保存在文件中的固化模型，多用于预测部署场景。
+训练过程中保存的模型是checkpoints模型，保存的只有模型的参数，多用于恢复训练等。
+与checkpoints模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，在预测部署、加速推理上性能优越，灵活方便，适合于实际系统集成。
 
-接下来首先介绍如何将训练的模型转换成inference模型，然后将依次介绍文本检测、文本角度分类器、文本识别以及三者串联基于预测引擎推理。
+接下来首先介绍如何将训练的模型转换成inference模型，然后将依次介绍文本检测、文本角度分类器、文本识别以及三者串联在CPU、GPU上的预测方法。
 
 
 - [一、训练模型转inference模型](#训练模型转inference模型)
@@ -140,7 +141,7 @@ python3 tools/infer/predict_det.py --image_dir="./doc/imgs/00018069.jpg" --det_m
 ![](../imgs_results/det_res_00018069.jpg)
 
 通过参数`limit_type`和`det_limit_side_len`来对图片的尺寸进行限制，
-`litmit_type`可选参数为[`max`, `min`]，
+`limit_type`可选参数为[`max`, `min`]，
 `det_limit_size_len` 为正整数，一般设置为32 的倍数，比如960。
 
 参数默认设置为`limit_type='max', det_limit_side_len=960`。表示网络输入图像的最长边不能超过960，
diff --git a/doc/doc_ch/installation.md b/doc/doc_ch/installation.md
index fce151eb9fee567477c09eee211633f7377dddb3..7e7523b999aa6fdee9bbaa4fb388655e01c28c16 100644
--- a/doc/doc_ch/installation.md
+++ b/doc/doc_ch/installation.md
@@ -30,7 +30,7 @@ sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=hos
 sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
 ```
 
-**2. 安装PaddlePaddle Fluid v2.0**
+**2. 安装PaddlePaddle 2.0**
 ```
 pip3 install --upgrade pip
 
diff --git a/doc/doc_en/inference_en.md b/doc/doc_en/inference_en.md
index c8ce1424f5451ca9ee22b9b49ac9b702be72826f..aa3e0536cb6a4cb73f0388293ce72183c62e87a1 100755
--- a/doc/doc_en/inference_en.md
+++ b/doc/doc_en/inference_en.md
@@ -5,7 +5,8 @@ The inference model (the model saved by `paddle.jit.save`) is generally a solidi
 
 The model saved during the training process is the checkpoints model, which saves the parameters of the model and is mostly used to resume training.
 
-Compared with the checkpoints model, the inference model will additionally save the structural information of the model. It has superior performance in predicting in deployment and accelerating inferencing, is flexible and convenient, and is suitable for integration with actual systems. For more details, please refer to the document [Classification Framework](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/extension/paddle_inference.md).
+Compared with the checkpoints model, the inference model will additionally save the structural information of the model. Therefore, it is easier to deploy because the model structure and model parameters are already solidified in the inference model file, and is suitable for integration with actual systems.
+For more details, please refer to the document [Classification Framework](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/release%2F2.0/docs/zh_CN/extension/paddle_mobile_inference.md).
 
 Next, we first introduce how to convert a trained model into an inference model, and then we will introduce text detection, text recognition, angle class, and the concatenation of them based on inference model.
 
@@ -147,7 +148,7 @@ The visual text detection results are saved to the ./inference_results folder by
 ![](../imgs_results/det_res_00018069.jpg)
 
 You can use the parameters `limit_type` and `det_limit_side_len` to limit the size of the input image,
-The optional parameters of `litmit_type` are [`max`, `min`], and
+The optional parameters of `limit_type` are [`max`, `min`], and
 `det_limit_size_len` is a positive integer, generally set to a multiple of 32, such as 960.
 
 The default setting of the parameters is `limit_type='max', det_limit_side_len=960`. Indicates that the longest side of the network input image cannot exceed 960,
diff --git a/doc/doc_en/installation_en.md b/doc/doc_en/installation_en.md
index 35c1881d12087e6509a68b504729d9ef20240e9c..dec384b2f27f8bb36ee67d8b040b532b30e0b028 100644
--- a/doc/doc_en/installation_en.md
+++ b/doc/doc_en/installation_en.md
@@ -33,7 +33,7 @@ You can also visit [DockerHub](https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags
 sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash
 ```
 
-**2. Install PaddlePaddle Fluid v2.0**
+**2. Install PaddlePaddle 2.0**
 ```
 pip3 install --upgrade pip
 
diff --git a/paddleocr.py b/paddleocr.py
index db24aa59e9237ce9cafa972673ecb0b1a3357c33..7c126261eff1168a1888d72f71fb284e347f9ec9 100644
--- a/paddleocr.py
+++ b/paddleocr.py
@@ -146,7 +146,8 @@ def parse_args(mMain=True, add_help=True):
         # DB parmas
         parser.add_argument("--det_db_thresh", type=float, default=0.3)
         parser.add_argument("--det_db_box_thresh", type=float, default=0.5)
-        parser.add_argument("--det_db_unclip_ratio", type=float, default=2.0)
+        parser.add_argument("--det_db_unclip_ratio", type=float, default=1.6)
+        parser.add_argument("--use_dilation", type=bool, default=False)
 
         # EAST parmas
         parser.add_argument("--det_east_score_thresh", type=float, default=0.8)
@@ -193,7 +194,8 @@ def parse_args(mMain=True, add_help=True):
             det_limit_type='max',
             det_db_thresh=0.3,
             det_db_box_thresh=0.5,
-            det_db_unclip_ratio=2.0,
+            det_db_unclip_ratio=1.6,
+            use_dilation=False,
             det_east_score_thresh=0.8,
             det_east_cover_thresh=0.1,
             det_east_nms_thresh=0.2,
diff --git a/ppocr/data/imaug/make_shrink_map.py b/ppocr/data/imaug/make_shrink_map.py
index a66706f2bff25680a3597ef67ce5fa809747cf05..e8e4d43f10fe5e673f9038194c5c83c396faec73 100644
--- a/ppocr/data/imaug/make_shrink_map.py
+++ b/ppocr/data/imaug/make_shrink_map.py
@@ -44,20 +44,33 @@ class MakeShrinkMap(object):
                 ignore_tags[i] = True
             else:
                 polygon_shape = Polygon(polygon)
-                distance = polygon_shape.area * (
-                    1 - np.power(self.shrink_ratio, 2)) / polygon_shape.length
-                subject = [tuple(l) for l in text_polys[i]]
+                subject = [tuple(l) for l in polygon]
                 padding = pyclipper.PyclipperOffset()
                 padding.AddPath(subject, pyclipper.JT_ROUND,
                                 pyclipper.ET_CLOSEDPOLYGON)
-                shrinked = padding.Execute(-distance)
+                shrinked = []
+
+                # Increase the shrink ratio every time we get multiple polygon returned back 
+                possible_ratios = np.arange(self.shrink_ratio, 1, self.shrink_ratio)
+                np.append(possible_ratios, 1)
+                # print(possible_ratios)
+                for ratio in possible_ratios:
+                    # print(f"Change shrink ratio to {ratio}")
+                    distance = polygon_shape.area * (
+                        1 - np.power(ratio, 2)) / polygon_shape.length
+                    shrinked = padding.Execute(-distance)
+                    if len(shrinked) == 1:
+                        break
+
                 if shrinked == []:
                     cv2.fillPoly(mask,
                                  polygon.astype(np.int32)[np.newaxis, :, :], 0)
                     ignore_tags[i] = True
                     continue
-                shrinked = np.array(shrinked[0]).reshape(-1, 2)
-                cv2.fillPoly(gt, [shrinked.astype(np.int32)], 1)
+
+                for each_shirnk in shrinked:
+                    shirnk = np.array(each_shirnk).reshape(-1, 2)
+                    cv2.fillPoly(gt, [shirnk.astype(np.int32)], 1)
                 # cv2.fillPoly(gt[0], [shrinked.astype(np.int32)], 1)
 
         data['shrink_map'] = gt
@@ -91,4 +104,4 @@ class MakeShrinkMap(object):
             edge += (polygon[next_index, 0] - polygon[i, 0]) * (
                 polygon[next_index, 1] - polygon[i, 1])
 
-        return edge / 2.
+        return edge / 2.
\ No newline at end of file
diff --git a/tools/infer/predict_det.py b/tools/infer/predict_det.py
index 077692afa84a745cb1b1fcb5b2c71f3dd5653013..76c6a4478ae37e650901c8b8704e15e4a94911c4 100755
--- a/tools/infer/predict_det.py
+++ b/tools/infer/predict_det.py
@@ -64,7 +64,7 @@ class TextDetector(object):
             postprocess_params["box_thresh"] = args.det_db_box_thresh
             postprocess_params["max_candidates"] = 1000
             postprocess_params["unclip_ratio"] = args.det_db_unclip_ratio
-            postprocess_params["use_dilation"] = True
+            postprocess_params["use_dilation"] = args.use_dilation
         elif self.det_algorithm == "EAST":
             postprocess_params['name'] = 'EASTPostProcess'
             postprocess_params["score_thresh"] = args.det_east_score_thresh
diff --git a/tools/infer/utility.py b/tools/infer/utility.py
index 4171a29bdd4194813638b72f0aae015da48fbcb1..cad1a01736ee0d1df98923fb208c2734c964104c 100755
--- a/tools/infer/utility.py
+++ b/tools/infer/utility.py
@@ -47,6 +47,8 @@ def parse_args():
     parser.add_argument("--det_db_box_thresh", type=float, default=0.5)
     parser.add_argument("--det_db_unclip_ratio", type=float, default=1.6)
     parser.add_argument("--max_batch_size", type=int, default=10)
+    parser.add_argument("--use_dilation", type=bool, default=False)
+
     # EAST parmas
     parser.add_argument("--det_east_score_thresh", type=float, default=0.8)
     parser.add_argument("--det_east_cover_thresh", type=float, default=0.1)
@@ -123,6 +125,8 @@ def create_predictor(args, mode, logger):
             # cache 10 different shapes for mkldnn to avoid memory leak
             config.set_mkldnn_cache_capacity(10)
             config.enable_mkldnn()
+            #  TODO LDOUBLEV: fix mkldnn bug when bach_size  > 1
+            #config.set_mkldnn_op({'conv2d', 'depthwise_conv2d', 'pool2d', 'batch_norm'})
             args.rec_batch_num = 1
 
     # config.enable_memory_optim()
diff --git a/tools/program.py b/tools/program.py
index 6277d7475868912ad86e1475c2ea6ac930cd6297..ae6491768ceff0379c917c45fd29b30514eba9c1 100755
--- a/tools/program.py
+++ b/tools/program.py
@@ -394,6 +394,7 @@ def preprocess(is_train=False):
     logger = get_logger(name='root', log_file=log_file)
     if config['Global']['use_visualdl']:
         from visualdl import LogWriter
+        save_model_dir = config['Global']['save_model_dir']
         vdl_writer_path = '{}/vdl/'.format(save_model_dir)
         os.makedirs(vdl_writer_path, exist_ok=True)
         vdl_writer = LogWriter(logdir=vdl_writer_path)
diff --git a/tools/test_hubserving.py b/tools/test_hubserving.py
index 0548726417699855a3905fa1a3fb679d69c85fc8..3beb49653421717ddc5ded9bde8f942c895e4631 100755
--- a/tools/test_hubserving.py
+++ b/tools/test_hubserving.py
@@ -64,8 +64,7 @@ def draw_server_result(image_file, res):
             scores.append(res[dno]['confidence'])
         boxes = np.array(boxes)
         scores = np.array(scores)
-        draw_img = draw_ocr(
-            image, boxes, texts, scores, draw_txt=True, drop_score=0.5)
+        draw_img = draw_ocr(image, boxes, texts, scores, drop_score=0.5)
         return draw_img
 
 
diff --git a/train.sh b/train.sh
index 8fe861a3d79d38929fc4a4f4464187f77d27ff2f..4225470cb9f545b874e5f806af22405895e8f6c7 100644
--- a/train.sh
+++ b/train.sh
@@ -1,2 +1,2 @@
 # recommended paddle.__version__ == 2.0.0
-python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7'  tools/train.py -c configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml
+python3 -m paddle.distributed.launch --log_dir=./debug/ --gpus '0,1,2,3,4,5,6,7'  tools/train.py -c configs/rec/rec_mv3_none_bilstm_ctc.yml